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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.4
- 수록면
- 261 - 268 (8page)
- DOI
- 10.3795/KSME-A.2020.44.4.261
이용수
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유한구체법은 신뢰성 높은 해석 기법으로, 유한요소법과 다르게 격자를 구성할 필요가 없으므로 매우 쉽고 편리하지만 해석 시간이 오래 걸리기 때문에 상용화에 어려움을 겪고 있다. 이 때문에 유한구체법에 특화된 가우스 구적법의 연구가 진행됐지만 해석 시간 단축에 대한 근본적인 해결책을 제시하지는 못하였다. 이와 관련하여 본 연구에서 인공신경망을 사용하여 가우스 구적법의 가중치를 최적화하는 알고리즘을 제시하고, 이를 통해 얻어낸 가중치를 실제 문제에 적용하였다. 적용한 문제는 총 두 개이며, 정적 문제와 동적 문제를 통해 향상된 가우스 구적법의 성능을 평가하였다. 결과적으로 가우스 구적법에 사용되는 적분 점 개수를 줄일 수 있었으며 해석 시간을 대폭 감소시켰다.
목차
초록
Abstract
1. 서론
2. 배경 이론
3. 지도 학습을 이용한 최적화 알고리즘
4. 적용 예제
5. 결론
참고문헌
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
De, S. and Bathe, K. J., 2000, “The Method of Finite Spheres,” Computational Mechanics, Vol. 25, No. 4, pp. 329~345.
Bathe, K. J., 2006, Finite Element Procedures, Prentice Hall, New Jersey, USA.
De, S. and Bathe, K. J., 2001, “The Method of Finite Spheres with Improved Numerical Integration,” Computers & Structures, Vol. 79, No. 22-25, pp. 2183~2196.
Yu, J., Bai, M., Wang, G. and Shi, X., 2018, “Fault Diagnosis of Planetary Gearbox with Incomplete Information Using Assignment Reduction and Flexible Naive Bayesian Classifier,” Journal of Mechanical Science and Technology, Vol. 32, No. 1, pp. 37~47.
Gunerkar, R. S., Jalan, A. K. and Belgamwar, S. U., 2019, “Fault Diagnosis of Rolling Element Bearing Based on Artificial Neural Network,” Journal of Mechanical Science and Technology, Vol. 33, No. 2, pp. 505~511.
Bathe, K. J., 2006, Finite Element Procedures, Prentice Hall, New Jersey, USA.
De, S. and Bathe, K. J., 2001, “The Method of Finite Spheres with Improved Numerical Integration,” Computers & Structures, Vol. 79, No. 22-25, pp. 2183~2196.
Yu, J., Bai, M., Wang, G. and Shi, X., 2018, “Fault Diagnosis of Planetary Gearbox with Incomplete Information Using Assignment Reduction and Flexible Naive Bayesian Classifier,” Journal of Mechanical Science and Technology, Vol. 32, No. 1, pp. 37~47.
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